這么寫參數(shù)校驗(validator)就不會被勸退了~ 很痛苦遇到大量的參數(shù)進行校驗,在業(yè)務(wù)中還要拋出異常或者 不斷的返回異常時的校驗信息,在代碼中相當(dāng)冗長, 充滿了if-el...
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優(yōu)雅的校驗參數(shù)-javax.validation
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Pytorch——torch.nn.functional.interpolate函數(shù)
最近寫pytorch的時候用到了這個函數(shù)：torch.nn.functional.interpolate 一時沒太懂這個函數(shù)是干嘛的，所以看了下pytorch的官方文檔： t...
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推薦 ：一文讀懂模型的可解釋性（附代碼&鏈接）
作者：林夕 本文長度為10000字，建議閱讀10+分鐘 對于信任和管理我們的人工智能“合作伙伴”，可解釋AI則至關(guān)重要。 目錄 1.1 可解釋的重要性 1.2 可解釋性的范圍...
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模型解釋-LIME的原理和實現(xiàn)摘要 這一篇文章我們會介紹一種模型解釋的方法, LIME, 即會通過簡單的模型來解釋黑盒模型. 我們會介紹LIME的簡單的原理, 和一個例子, 使用LIME來解釋使用Pyto...
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AlexNet參數(shù)量、計算量的計算
參數(shù)量計算—— 卷積層的參數(shù)數(shù)量就是一個卷積核的參數(shù)乘上卷積核的個數(shù) 和分別表示卷積核的高和寬，一般二者相等，表示卷積核的厚度，即輸入的通道數(shù)；表示卷積核的個數(shù)，即輸出的通道...
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模型解釋–Shapley Values摘要 這一篇文章主要介紹模型解釋的一種方法, Shapley Value. 這里會介紹這種方法的原理, 對其公式進行介紹. 同時會舉兩個例子來進行詳細的解釋. 簡介 這一篇文...
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模型解釋–SHAP Value的簡單介紹https://mathpretty.com/10699.html 摘要 這一篇文章主要介紹一下關(guān)于SHAP方法，會介紹關(guān)于Shapley Value的計算方式，通過舉例進行...
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激活函數(shù)思考
轉(zhuǎn)載：https://blog.csdn.net/weixin_41068770/article/details/102395685 激活函數(shù)： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元中，輸入的 i...
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機器學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計知識(1): 無偏估計與有偏估計
引言 在機器學(xué)習(xí)中經(jīng)常會接觸到無偏估計和有偏估計這兩類概念，本文匯總了多篇博客是講解內(nèi)容，旨在深入透徹地理解這兩個概念 有問題歡迎在交流區(qū)探討學(xué)習(xí)，QQ：761322725 ...
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如何運用高維數(shù)據(jù)分析方法化解中年危機
這兩天查閱關(guān)于空間聚類方法的文獻，發(fā)現(xiàn)近年的研究熱點是高維數(shù)據(jù)的聚類方法。在大數(shù)據(jù)背景下，不僅數(shù)據(jù)量增大，數(shù)據(jù)的維度也自低變高，從過去的一維、二維為主，變成如今的成百上千維，...
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局部加權(quán)回歸、指數(shù)加權(quán)平均的思考局部加權(quán)回歸法對機器學(xué)習(xí)中線性回歸法的改進。 改進的起因在于普通的線性回歸努力尋找的是一個使得全局損失函數(shù)最小的模型（全局最優(yōu)），這個模型對于整體而言是最好的，但是對于局部點...
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池化層要不要加激活函數(shù)今天嘗試用pytorch實現(xiàn)lenet，并完成mnist數(shù)據(jù)集手寫數(shù)字分類。 先看lenet結(jié)構(gòu)，第一層是卷積層，第二層是池化層，第三層是卷積層，第四層是池化層，第五層和第六...
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機器學(xué)習(xí)-自己寫個線性回歸算法v0版-實現(xiàn)圖片分類迭代30000次，loss=0.0984，學(xué)習(xí)率=0.1，數(shù)字圖片分類效果一般 迭代40000次，loss=0.0352,學(xué)習(xí)率=0.1， 數(shù)字圖片分類效果較好 畫出了los...
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給美人祛斑美顏--圖像處理初探（濾波）這里的圖像處理，參數(shù)要人工設(shè)置，參數(shù)不合適，不僅可能沒有效果，而且可能與設(shè)想目標(biāo)大相徑庭。 此處，我的解決思路是：設(shè)定參數(shù)變化閾值和步長，組合測試，把測試結(jié)果保存為圖片（圖片...
